import pandas as pd

"""
时间序列：
    探索apple公司股价的数据
"""
def explore_apple():

    # 2.数据集地址
    path = '../Pandas_exercises/appl_1980_2014.csv'
    # 3.读取数据，并存为一个名为apple的数据框
    apple = pd.read_csv(path)
    # 4.查看每列数据类型
    print('每一列的数据类型：\n',apple.dtypes)
    # 5.将date这个列转化为datetime类型
    apple.Date = pd.to_datetime(apple.Date)
    print('将date这个列转化为datetime类型：\n',apple['Date'].head())
    # 6.将date设置为索引
    apple = apple.set_index('Date')
    print('将date设置为索引：\n',apple.head())
    # 7.有重复的日期么
    print('有重复的日期：\n',apple.index.is_unique)
    # 8.将index设置为升序
    print('将index设置为升序：\n',apple.sort_index(ascending=True).head())
    # 9.找到每个月的最后一个交易日
    apple_month = apple.resample('BM').mean()
    print('每个月的最后一个交易日：\n',apple_month.head())
    # 10数据集中最早的日期和最晚的日期相差多少
    print('数据集最早日期和最晚日期相差多少：\n',(apple.index.max()-apple.index.min()).days)
    # 11.在数据中一共有多少个月

    print('在数据中一共有多少个月：\n',len(apple_month.index))
    # 12按时间顺序可视化Adj Close值
    apple_open = apple['Adj Close'].plot(title='Apple Stock')
    # 12.1修改apple_open的size
    fig = apple_open.get_figure()
    fig.set_size_inches(13.5,9)
explore_apple()